Qué datos necesita tu Plan de Movilidad Sostenible para cumplir con el RD-ley 7/2026

El problema ya no está en entender la norma, sino en saber qué datos necesita un Plan de Movilidad Sostenible para cumplirla. Con el adelanto del calendario por el Real Decreto-ley 7/2026, muchas organizaciones han descubierto que el verdadero reto no es diseñar el plan, sino construir una base de información sólida. Porque sin datos, no hay diagnóstico. Y sin diagnóstico, no hay plan que resista una auditoría.

En la práctica, la mayoría de organizaciones no parte de cero, pero tampoco de una base sólida. Hay información dispersa en recursos humanos, en operaciones, en proveedores. Hay encuestas antiguas, políticas internas poco actualizadas y, sobre todo, una falta de trazabilidad que complica cualquier intento de cuantificar impacto.

Este artículo aterriza ese punto crítico: qué datos exige realmente un Plan de Movilidad Sostenible, dónde suelen fallar las empresas y cómo estructurar la información para cumplir con la Ley 9/2025 de movilidad sostenible sin convertir el proceso en un proyecto interminable.

Qué plazo fija el RD-ley 7/2026 y a qué empresas obliga

La Ley 9/2025, de 3 de diciembre, de Movilidad Sostenible introdujo la obligación de elaborar un Plan de Movilidad Sostenible al Trabajo (PMST). El Real Decreto-ley 7/2026, de 20 de marzo (la norma ómnibus por la que se aprueba el Plan Integral de Respuesta a la Crisis en Oriente Medio), modificó su artículo 26 para reducir el plazo de 24 a 12 meses. En la práctica, la fecha límite se adelantó del 5 de diciembre de 2027 al 5 de diciembre de 2026.

La obligación no afecta a todas las organizaciones por igual. Se concentra en empresas y entidades del sector público con centros de trabajo de más de 200 personas trabajadoras, o más de 100 por turno, cuyo centro de trabajo habitual sea ese centro de actividad. Además, el plan debe negociarse con la representación de las personas trabajadoras.

Puedes ampliar el contexto y los plazos en nuestro artículo sobre el nuevo plazo del Plan de Movilidad Sostenible.

Qué datos exige un Plan de Movilidad Sostenible

La normativa no pide un documento teórico, sino un plan basado en la realidad de los desplazamientos. Eso implica trabajar con datos concretos, actualizados y representativos. Muchas empresas intentan construirlo a partir de estimaciones o medias sectoriales: es comprensible, pero insuficiente, porque la regulación apunta a medidas medibles y justificables.

En la práctica, los datos de un Plan de Movilidad Sostenible se organizan en cuatro grandes bloques que permiten entender, medir y mejorar los desplazamientos.

1. Cómo se mueven realmente las personas

Es el núcleo del diagnóstico. No basta con saber dónde está la oficina; hay que entender cómo llegan las personas hasta ella. Datos clave:

• Lugar de residencia de los empleados (al menos por código postal)
• Medio de transporte habitual
• Distancia recorrida y frecuencia de desplazamiento
• Horarios de entrada y salida

El problema aquí no suele ser técnico, sino metodológico: muchas empresas dependen de encuestas internas con baja participación o preguntas poco precisas. Sin esta capa, cualquier medida posterior se convierte en una hipótesis.

2. Qué impacto tienen esos desplazamientos

Una vez entendido el patrón de movilidad, el siguiente paso es traducirlo en impacto. Datos necesarios:

• Emisiones asociadas a cada tipo de transporte, aplicando los factores de emisión correctos
• Consumo energético vinculado a los desplazamientos
• Costes directos e indirectos para la empresa

Aquí entra la complejidad técnica: no es solo recopilar datos, sino aplicar metodologías consistentes. Es el punto donde muchas organizaciones pierden precisión o comparabilidad.

3. Qué alternativas existen y son viables

El plan no se limita a describir la situación actual: tiene que proponer medidas realistas. Para eso se necesitan datos como:

• Oferta de transporte sostenible y público en las zonas donde residen los empleados
• Infraestructura disponible (aparcamientos, carriles bici, puntos de recarga)
• Políticas internas existentes (teletrabajo, flexibilidad horaria, incentivos)

Este bloque suele estar fragmentado entre distintas áreas o, directamente, sin documentar.

4. Cómo se va a medir la mejora

La normativa insiste en el seguimiento. No basta con definir acciones, hay que demostrar su impacto en el tiempo:

• Indicadores claros (reducción de emisiones, cambio modal, uso de transporte colectivo)
• Sistemas de recogida de datos periódicos
• Capacidad de reporting alineada con objetivos ESG

Aquí aparece otro problema habitual: muchas empresas diseñan el plan, pero no el sistema de medición. Y sin ese sistema, el cumplimiento queda en el aire.

El problema no es la falta de datos, sino su estructura

Uno de los errores más extendidos es asumir que no hay datos. En realidad, en la mayoría de organizaciones sí existen, pero están dispersos, incompletos o en formatos que no permiten trabajar con ellos. Recursos humanos tiene direcciones, finanzas tiene gastos de transporte y operaciones conoce la logística, pero nada está conectado.

El reto, por tanto, no es solo recopilar información, sino darle forma: convertir datos sueltos en un sistema que permita analizar, decidir y reportar. Y, con la fecha límite del 5 de diciembre de 2026, el tiempo es justo lo que no sobra.

Cómo estructurar los datos de un Plan de Movilidad Sostenible

El salto importante no está en medir más, sino en medir mejor: construir un modelo de datos que permita responder a tres preguntas básicas:

• Dónde estamos
• Qué podemos cambiar
• Qué impacto tiene ese cambio

A medida que crece la exigencia regulatoria, también lo hace la necesidad de herramientas que estructuren el proceso. Centralizar datos, automatizar cálculos de emisiones y mantener un seguimiento continuo ya no es una mejora operativa: es una condición para cumplir.

Si quieres centralizar la información dispersa de tu organización y cuantificar las emisiones de los desplazamientos antes del 5 de diciembre de 2026, puedes apoyarte en la huella de servicio de Manglai. Porque en este escenario el riesgo no es no entender la norma, sino no llegar a tiempo con los datos que permiten cumplirla.